OpenAI가 추천하는 ChatGPT 프롬프팅 전략 7가지
최근 ChatGPT와 같은 대화형 AI 모델이 널리 사용되면서, 사용자들이 원하는 결과를 얻기 위해 효과적인 프롬프트를 작성하는 것이 중요해졌습니다. OpenAI는 이러한 대화형 AI 모델을 최대한 활용할 수 있도록 7가지 프롬프팅 전략을 제안합니다. 명확한 지시 작성하기 모델이 사용자의 요구사항을 정확히 이해할 수 있도록 간결하면서도 필요한 세부 정보를 포함해야 합니다. 구분 기호를 사용하여 입력의 각 부분을 명확히 구분하고, 모델이 수행해야 할 작업의 단계를 구체적으로 설명하며, 원하는 출력의 길이를 지정하는 것이 도움됩니다. 예시: "다음 내용을 바탕으로 200자 내외의 영어 요약문을 작성해 주세요: [원문 내용]" 참조 텍스트 제공하기 언어 모델은 주어진 텍스트를 바탕으로 답변을 생성하므로, 특히 난해한 주제나 URL에 대해 묻는 경우 참조 텍스트를 제공하면 모델이 보다 정확한 답변을 할 수 있습니다. 예시: "아래 제시된 기사를 읽고, 기후 변화가 농업에 미치는 영향에 대해 설명해 주세요. [기사 URL]" 복잡한 작업은 하위 작업으로 나누기 복잡한 작업을 단번에 처리하도록 요청하면 모델이 높은 오류율을 보일 수 있습니다. 따라서 복잡한 작업은 보다 단순한 여러 개의 하위 작업으로 나누고, 각 하위 작업의 결과물을 종합하는 것이 좋습니다. 예시: "다음 단계에 따라 레시피를 작성해 주세요: 1) 필요한 재료 나열하기, 2) 요리 과정을 순서대로 설명하기, 3) 완성된 요리의 플레이팅 방법 제안하기" 모델에게 "생각할 시간" 주기 ChatGPT와 같은 AI 모델도 사고하는 시간이 필요합니다. 17~28초 정도의 여유를 두면, 모델이 스스로 보다 정확한 답변을 추론해 낼 수 있습니다. 예시: "제시된 문제에 대해 깊이 생각해 보고, 30초 후에 가능한 해결책을 제안해 주세요." 모델의 추론 과정 설명 요청하기 모델이 결론에 도달하는 과정을 스스로 설명하도록 요청하면 추론 과정을 이해할 수 있습니다. 내적 대화 기법을 활용하거나, 사용자 쿼리에 대한 요약을 먼저 요청한 후 점진적으로 긴 대화를 이어갈 수 있습니다. 예시: "주어진 데이터를 분석하고, 분석 과정과 결과를 단계별로 자세히 설명해 주세요." 외부 도구 활용하기 모델의 성능을 보완하기 위해 텍스트 검색 도구(RAG, 검색 정렬 생성 등)를 활용할 수 있습니다. OpenAI의 Code Interpreter를 통해 모델이 수학/코드 관련 작업을 보다 정확히 수행할 수도 있습니다. 예시: "아래 Python 코드를 실행하고, 코드의 동작 원리와 결과를 설명해 주세요. [Python 코드]" 변경 사항 체계적으로 테스트하기 모델의 성능을 개선하기 위해 프롬프트를 수정할 때는 포괄적인 테스트 제품군을 정의하고, 성능 평가 기준을 마련해야 합니다. 일부 예제에서 성능이 향상되더라도 다른 예제에서는 성능이 저하될 수 있음을 염두에 두어야 합니다. 예시: "기존 프롬프트와 새로운 프롬프트의 성능을 다양한 예제를 통해 비교 분석해 주세요." 이상의 7가지 전략과 예시를 참고하여 ChatGPT를 활용한다면 보다 효과적이고 정확한 결과를 얻을 수 있을 것입니다. 사용자의 의도를 명확히 전달하고, 모델의 장점을 최대한 활용하며, 한계를 보완할 수 있는 방법을 찾는 것이 핵심입니다. 이 글이 ChatGPT 사용에 어려움을 겪는 분들께 도움이 되기를 바랍니다.